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小红书文章内容提取免费API接口教程

接口简介：提取指定小红书文章内容。本接口仅做内容提取，未经作者授权请勿转载。请求地址： https://cn.apihz.cn/api/caiji/xiaohongshu.php 请求方式： POST或GET。请求参数：【名称】【参数】【必填】【说明】【用户ID】【id】【是】【用户中心的数字ID，例：id=10000000】【用户KEY】【key】【是】【用户中心通讯秘钥，例：key=15he5h15ty854j5sr152hs2】【文章URL】【url】【是】【文章地址，例：url=http://xhslink.com/a/AFsYwhoawxYcb】返回参数：【名称】【参数】【说明】【状态码】【code】【200成功，400错误】【信息提示】【msg】【信息提示。】【文章ID】【noteId】【文章ID。】【文章标题】【title】【文章标题。】【文章内容】【desc】【文章内容。】【作者昵称】【nickname】【作者昵称。】【作者ID】【userId】【作者ID。】【作者头像】【avatar】【作者头像。】【数据集】【data】【资源数据集，图片，视频等。包含不同分辨率图片等。】 GET请求示例： https://cn.apihz.cn/api/caiji/xiaohongshu.php?id=88888888&key=88888888&url=http://xhslink.com/a/AFsYwhoawxYcb 注意：示例里的ID与KEY为公共ID与KEY，共享每分钟调用频次限制，接口本身免费，请使用自己的ID与KEY，独享每分钟调用频次。每日调用无上限。 POST请求示例：请根据开发语言自行POST。返回数据示例：示例：{"code":400,"msg":"通讯秘钥错误。"} 示例： { "code": 200, "noteId": "682b5760000000001200047d", "title": "正宗苏州东山白玉枇杷rg元祖2.0", "desc": "趁苏州东山白玉枇杷大量上市，自己改了个枇杷配色的rg元祖2.0，顺便买了点黄色水贴点缀[派对R][派对R][派对R]#万代发烧友[话题]# #玩具模型[话题]# #东山白玉枇杷[话题]# #白玉枇杷[话题]# #枇杷[话题]# #元祖[话题]# #rg元祖[话题]# #手办模型[话题]# #高达模型制作[话题]# #枇杷季当然要吃枇杷啦[话题]#", "nickname": "€灰色的能猫??", "userId": "5d216456000000001003b38b", "avatar": "https://sns-avatar-qc.xhscdn.com/avatar/60e519a811cd9bc0abf06129.jpg", "data": [{ "fileId": "", "height": 2560, "url": "", "infoList": [{ "imageScene": "WB_PRV", "url": "http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505261953/e3fc85206776ff91de64e7840751e25c/1040g00831hm0ips5ju605n91chb47csbmdukscg!nd_prv_wlteh_jpg_3" }, { "imageScene": "WB_DFT", "url": "http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505261953/d19c5157626355cbf777af4b7d819c69/1040g00831hm0ips5ju605n91chb47csbmdukscg!nd_dft_wlteh_jpg_3" }], "urlPre": "http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505261953/e3fc85206776ff91de64e7840751e25c/1040g00831hm0ips5ju605n91chb47csbmdukscg!nd_prv_wlteh_jpg_3", "stream": [], "width": 1724, "traceId": "", "urlDefault": "http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202505261953/d19c5157626355cbf777af4b7d819c69/1040g00831hm0ips5ju605n91chb47csbmdukscg!nd_dft_wlteh_jpg_3", "livePhoto": false }, { "urlDefault": 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如何使用PHP创建一个安全的用户注册表单，包含输入验证、数据过滤和结果反馈教程。

用户注册 .error { color: red; } .success { color: green; } 用户注册用户名：
PHP实战：安全实现文件上传功能教程

HTML部分： PHP部分：另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
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"引言：为什么关注DeepSeek？本文将全面了解DeepSeek的前世今生，文从DeepSeek模型论文和理论数学公式推理为依据，部分设计到复杂数学计算将以通俗易懂的案例解答理解，因此本文适用于刚刚入门DeepSeek探索的新手和想要了解DeepSeek但数学能力又不是很强的朋友，门槛较低。为做到写作全面本文篇幅可能较长，因此本文付出笔者诸多心血，希望大家诸多支持，随时欢迎讨论观点看法和落地运用。本文将从技术创新的角度，我们将深入探讨DeepSeek主流模型的核心优势，并与其他主流大模型进行对比；接着，我们将回顾DeepSeek的成长历程，揭秘它的核心逻辑和成功的关键；随后，我们将聚焦于DeepSeek在大模型蒸馏和实践中的应用；并分享一些实际场景的部署指南和使用技巧；最后，展望DeepSeek在未来AI领域的潜力与发展。清晨，你对着手机说：“帮我写一份季度市场分析报告，重点对比新能源和半导体赛道，下午两点前完成。”一小时后，一份结构清晰、数据详实的报告出现在屏幕上——这不是科幻电影，而是搭载大模型的AI助手正在改写人类工作方式的现实剪影。在过去的几年里，人工智能（AI）的飞速发展吸引了全球各界的广泛关注，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的突破性进展。回顾ChatGPT的出现，它不仅给全球带来了惊艳的技术成果，还让每个人都看到了AI聊天机器人如何深入到日常生活中。无论是普通用户还是行业专业人士，都开始意识到大模型的潜力——这些模型能够理解和生成语言，模拟复杂的推理过程，甚至在一定程度上替代人类的工作。如果说ChatGPT打开了通用AI的想象力，那么DeepSeek则选择了一条更务实的道路：让大模型真正“落地生根”——不是盲目追求参数膨胀，而是在模型效率、领域适配与人性化交互之间找到黄金平衡点。当行业还在争论“千亿模型是否必要”时，DeepSeek-R1已能用十分之一的参数量，在金融推理任务中跑赢部分万亿级模型，就像一位拥有“思维晶格”的围棋高手，用精巧的落子破解蛮力计算的困局：模型类别：模型A:(ChatGPT-4o,Qwen-Max)；模型B(Llama3,ChatGLM-6B)；模型C(ChatGPT-o1).高效的推理能力：DeepSeek通过优化推理过程，显著降低了计算资源的消耗，实现了高效的推理能力。例如，DeepSeek-V3模型在生成吐字速度上从20 TPS提升至60 TPS，相比V2.5模型实现了3倍的性能提升。专家混合模型（MoE）架构：DeepSeek采用了专家混合模型架构，通过将多个专家模型组合在一起，提高了推理的准确性和效率。同时和多头潜注意力机制（MLA）协同作用，使DeepSeek-V2的API定价低至GPT-4 Turbo的1/70（百万token输入1元）。该技术突破直接触发了中国大模型价格战，但DeepSeek仍能保持盈利，而跟进的互联网大厂则陷入烧钱补贴困境。低成本训练与推理：DeepSeek在训练和推理成本方面表现出色。以DeepSeek-V3为例，仅需使用2048块英伟达H800 GPU，便能在短短两个月内完成训练，成本仅为550万美元，这在模型训练市场上具有划时代的意义。这场静默的革命背后，是一个更深刻的行业转向：人工智能正在从“技术秀场”走向“价值战场”。一、DeepSeek模型的技术创新与行业突破DeepSeek自成立以来，推出了多款具有创新性的AI模型，涵盖了从代码生成到复杂推理等多个领域。DeepSeek的模型体系绝非简单的“大小套餐”，而是一套基于认知科学的分层智能框架。其核心逻辑在于：人类智能的本质是“通用基底+领域增强”。以下是DeepSeek最具代表性的几个模型解读：1.1DeepSeek-V3大型语言模型LLMs 一直在经历快速迭代和进化，在架构方面，DeepSeek-V3 仍然采用多头潜在注意力（MLA）进行高效推理，并采用 DeepSeekMoE 进行经济高效的训练。这两种架构已在 DeepSeekV2 中得到验证，证明了它们在实现高效训练和推理的同时保持稳健模型性能的能力。除了基本架构之外，我们还实施了两种额外的策略来进一步增强模型能力。首先，DeepSeek-V3 开创了一种辅助无损失策略进行负载均衡，目的是最大限度地减少鼓励负载均衡对模型性能的不利影响。其次，DeepSeek-V3 采用了多标记预测训练目标，该目标可以提高评估基准的整体性能。DeepSeek-V3支持 FP8 混合精度训练，并对训练框架进行全面优化。低精度训练已成为一种很有前途的高效训练解决方案，其演变与硬件能力的进步密切相关。通过支持 FP8 计算和存储，我们实现了加速训练和减少 GPU 内存使用。至于训练框架，DeepSeek团队设计了 DualPipe 算法以实现高效的管道并行性，该算法具有更少的管道气泡，并通过计算-通信重叠隐藏了训练期间的大部分通信。并且还开发了高效的跨节点全对全通信内核，以充分利用 InfiniBand （IB）和 NVLink 带宽。精心优化了内存占用，从而可以在不使用昂贵的张量并行性的情况下训练 DeepSeek-V3。简单来说：想象你要记住整本《百科全书》，传统方法是把每个字刻在钢板上（这就是GPT的KV缓存机制）。而DeepSeek-V3的多头潜在注意力（MLA），就像用思维导图提炼精华-把4096维的“文字钢板”压缩成400维的“关键点卡片”，处理万字文档的显存占用从48GB降到9GB，相当于用自行车运货代替卡车。而关于DeepSeek-V3的DeepSeekMoE架构则更聪明，传统大模型像“全能型学霸”，每个问题都要动用全部脑细胞，而DeepSeek遇到数学题自动呼叫数论专家，看到CT片转接影像科主任，就像金融博士、医学教授、代码大神随时待命，每个问题只需8位专家联合“会诊”，效率提升3倍：混合专家模型 (MoE) 主要由两个组件构成：专家 (Experts): 不再只有一个全连接神经网络 (FFNN) 层，而是由多个 FFNN 层组成的一个“专家”集合。每个专家都相当于一个独立的全连接神经网络，负责处理特定类型的信息或特征。可以理解为每个专家都擅长处理不同的数据模式。路由器或门控网络 (Router or gate network): 这个网络负责决定将输入数据的哪些 token 分配给哪些专家进行处理。它根据输入数据的特征，选择最合适的专家子集来处理，而不是让所有专家都处理所有数据。这就像一个调度器，将任务分配给最合适的专家。MoE 通过将任务分配给不同的专家网络来提高效率和模型能力。它避免了让单个大型网络处理所有数据，从而降低了计算成本，并允许模型学习更复杂的模式，因为每个专家可以专注于其擅长的领域。MoE 的架构可以称之为 Spare Model，模型推理时每一次前向反馈只有部分专家的神经元（参数）会被激活，与之对应的就是 Dense Model，每一次前向反馈，模型的所有神经元（参数）都会被激活。然而，路由器这个简单的功能往往会导致路由器选择同一个专家，因为某些专家可能比其他专家学得更快。我们希望专家在训练和推理过程中具有同等重要性，我们称之为负载平衡。从某种程度上说，这是为了防止对相同专家的过度拟合。为了在训练过程中更均匀地分配专家，在网络的常规损失中加入了辅助损失（auxiliary loss，也称为负载平衡损失）。它增加了一种限制，迫使专家具有同等重要性。但是，这也有副作用，也就是会对 LLM 的性能造成一定的影响，同时也比较难以训练。大模型对比：GPT-4：每次考试都带100个家教，不管题目难易DeepSeek-V3：根据题目难度自动组队，省时省力1.2DeepSeek-R1-Zero传统的深度学习模型不同，DeepSeek-R1-Zero 在训练过程中完全依赖于强化学习（Reinforcement Learning，RL），而非监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）。这意味着模型在没有人工示范的情况下，通过自我探索和试错来学习解决复杂问题的策略。DeepSeek-R1-Zero 的学习方式很特别，它就像一个天赋异禀但从未上过学的孩子，完全靠自己在探索中成长。与传统需要老师手把手教导的AI模型不同，它采用了一种全新的学习方式。想象一下：DeepSeek团队给了这个AI孩子一个聪明的大脑（基础语言模型），然后把它放进了一个特殊的游戏房间。在这个房间里，没有标准答案，没有示范，只有一个自动评分系统。每当它尝试解决问题时，系统就会给出做得好或需要改进的信号。就像一个孩子在解魔方，开始时可能毫无头绪，但通过不断尝试和调整，渐渐发现了一些技巧。DeepSeek-R1-Zero也是这样，在反复试错中，它逐渐掌握了一些令人惊讶的解题方法：学会了自我反思，懂得换个角度思考，甚至能够像数学家一样创造性地解决问题。DeepSeek-R1 的训练就类似这样，只不过这里学生是 AI，老师不是人，而是奖励和惩罚机制。在训练初期，DeepSeek-R1-Zero 通过程序自动评估其回答的正确性，并根据结果给予奖励或惩罚。经过成千上万次的训练循环，模型逐渐掌握了有效的推理策略，展现出类似人类解题时的反思和多角度思考能力。这种训练方法使模型能够在没有人工示范的情况下，自主学习并掌握复杂的推理技巧。这种训练方法被称为强化学习（Reinforcement Learning），因为模型通过强化成功的尝试来学习。DeepSeek-R1-Zero 训练过程中一个引人注目的现象是“顿悟时刻”（Aha! moment）的出现，如下图所示，这发生在模型的中间迭代阶段。在此阶段，DeepSeek-R1-Zero 通过重新评估初始策略，学会了为问题分配更长的思考时间。这一行为不仅展现了模型不断增强的推理能力，也生动地说明了强化学习如何产生意想不到的复杂行为。这不仅是模型的“顿悟时刻”，也是研究人员的“顿悟时刻”，它有力地证明了强化学习的潜力：无需明确指导，只需提供合适的奖励机制，模型就能自主开发出高级的解决问题策略。这一发现预示着强化学习有望开启人工系统智能的新高度，为未来更自主、更适应性强的模型奠定基础。值得注意的是，DeepSeek-R1-Zero 在训练过程中并未经过监督微调阶段，这使其在生成内容时可能出现可读性差、语言混杂等问题。—就像一个天才儿童可能口齿不清一样，DeepSeek-R1-Zero的表达有时候会显得不够流畅。为了解决这个问题，研究团队后来开发了升级版的DeepSeek-R1。他们先教会它如何清晰地表达，然后再让它继续自主探索和提升。这就像先教会天才儿童基本的语言表达，然后再让他发挥天赋。该模型在 R1-Zero 的基础上，首先进行了监督微调，以提高输出的可读性和语言一致性。随后，模型再次通过强化学习进行训练，进一步提升推理能力。这种多阶段的训练策略使 DeepSeek-R1 在推理能力和语言表达方面都取得了显著的进展。1.3DeepSeekR1DeepSeekR1 在推理任务上实现了与 OpenAI-o1-1217 相当的性能。R1 使用的是该论文中的基础模型DeepSeek-V3-base模型，并且同样经历了 SFT（监督式微调）和偏好调优阶段，但它的独特之处在于这些阶段的具体操作方法。参考 HuggingFace 的 open-r1 项目，下图清晰的描述了训练 R1 的 3 个关键步骤：微调模型是采用预先训练的 AI 模型并对其进行小幅调整以使其在特定任务上表现更好的过程。模型不是从头开始训练，而是使用额外的数据“调整”，以提高其在特定使用案例中的性能。监督微调（SFT）依赖人工标注的“标准答案”，导致模型过度拟合表面模式而非底层逻辑。例如，在数学题训练中，模型可能记住“解方程步骤”却不懂代数原理。1.3.1强化学习(RL)强化学习是一种机器学习方法，强调智能体（Agent）在与环境交互的过程中通过试错来学习如何采取行动，以最大化累积奖励。与传统监督学习不同，RL没有明确的标签指导，智能体必须根据奖励反馈来优化策略。在DeepSeek之前，大模型的强化学习就像“用玩具车学驾驶”：依赖人工标注：需要人类预先标注百万条“正确操作”（如“红灯停、绿灯行”）；奖励设计困难：像教孩子只说“考高分是好”，却不解释如何学习；探索效率低下：模型像无头苍蝇随机试错，可能学会“作弊得分”而非真正解决问题。像从“做题家”到“思考者”的转变，这就离不开GRPO算法框架。1.3.1.1GRPO框架（Generalized Reward Policy Optimization）DeepSeek-R1的GRPO框架就像举办“棋手交流会”：生成多样解法：让AI对同一问题给出10种不同解法（如3种开局策略）；内部投票打分：解法间互相比较，选出“最受认可”的方案（无需外部裁判）；动态进化策略：强化高票方案的共性（如“优先控制棋盘中心”）。以上框架和数学理解较为困难，简单的来说GRPO 的做法不同，它直接从一组动作的结果中找出基线，即一种良好结题的参考点。因此，GRPO 根本不需要单独的批评家模型。这节省了大量计算并使事情变得更有效率。它从向模型提出一个问题或提示开始，称为“旧策略”。 GRPO 不会只得到一个答案，而是指示旧策略针对同一问题生成一组不同的答案。然后评估每个答案并给出奖励分数，以反映其好坏程度或可取性。GRPO 通过将每个答案与其组中其他答案的平均质量进行比较来计算每个答案的“优势”。高于平均水平的答案获得正优势，而低于平均水平的答案获得负优势。至关重要的是，这无需单独的批评模型即可完成。然后使用这些优势分数来更新旧策略，使其更有可能在未来产生高于平均水平的答案。这个更新的模型成为新的“旧策略”，这个过程重复进行，迭代地改进模型。让我用更简单的方式来解释GRPO的工作原理：想象你在教一个AI写作文。传统方法需要两位老师：一个教写作，一个专门打分。但GRPO用了个聪明的办法，它不需要专门的打分老师。具体怎么做呢？就像这样：首先，让AI写出多个不同版本的作文。比如同一个题目，写出10篇不同的作文。这就像让学生通过不同思路来解决同一个问题。然后，GRPO会算出这些作文的平均水平。高于平均分的作文就是好例子，低于平均分的就是需要改进的例子。这就像在班级里，不是与标准答案比较，而是看谁比班级平均水平做得更好。最后，AI会学习那些好例子中的写作特点，避免差例子中的问题。就这样反复练习，作文水平就会越来越高。这种方法的妙处在于：不需要额外的评分老师（省资源）通过对比学习，找到更好的解决方案（更高效）能够不断自我提升（持续进步）简单说，GRPO就像是让AI在同学互评中学习进步，而不是依赖专门的老师来打分。这种方法既省力又有效，是个很巧妙的创新。案例：在几何证明题“证明勾股定理”中：GPT-4：直接输出教科书步骤，但被要求“换用向量法证明”时出现逻辑断裂；DeepSeek-R1：首先生成3种证明思路（欧几里得法、代数法、向量法），评估每种方法的简洁性与严谨性后选择最优解。1.3.1.2冷启动下的强化学习(Reinforcement Learning with Cold Start)在机器学习中，冷启动指的是在缺乏大量标注数据的情况下，模型如何有效地进行训练和优化。想象你突然被传送到一个陌生的星球，没有任何地图、语言知识，甚至不知道什么是食物。你必须通过试错来生存——这就是冷启动强化学习的核心挑战：在零先验知识下，如何快速建立有效的决策能力？传统方法需要大量标注数据（相当于“外星生存手册”），但DeepSeek-R1的冷启动方案更像人类婴儿的学习方式：观察→假设→验证→迭代。DeepSeek-R1通过在初始阶段引入少量高质量的冷启动数据，对模型进行微调，为后续的强化学习奠定基础。冷启动数据是指用于初始化或“启动”机器学习模型训练的少量高质量监督数据，尤其是在模型从头开始训练或过渡到新任务的情况下。冷启动数据设计有两种方式：规则引擎生成：基于领域基础逻辑自动合成任务（如数学领域生成“带未知数的等式”）；对抗性环境：设计逐步升级的难度阶梯（如先学1+1=2，再学x+3=5）。就好比教AI学中文时，先合成“主谓宾”简单句，而非直接给《红楼梦》全文。DeepSeek-R1的训练流程分为四个阶段：冷启动微调（Cold Start Fine-Tuning）：在此阶段，模型通过少量精心设计的冷启动数据进行微调，确保其在推理任务上具备基本能力。面向推理的强化学习（Reinforcement Learning for Reasoning）：在冷启动微调后，模型进入强化学习阶段，专注于提升其在推理密集型任务（如数学、编程、逻辑推理等）上的表现。此阶段采用了基于规则的奖励系统，评估模型的准确性和格式化输出。假设生成器：基于简单规则提出初始策略（如“等式两边做相同运算可能保持平衡”）；置信度评估：对每个假设打分（0-100%），优先验证高置信度方案；安全护栏：阻止危险操作（如除以零）。拒绝采样与监督微调（Rejection Sampling and Supervised Fine-Tuning）：在强化学习阶段后，模型通过拒绝采样技术筛选高质量的推理样本，并结合监督微调，进一步提升其推理能力和通用性。面向所有场景的强化学习（Reinforcement Learning for All Scenarios）：最后，模型通过强化学习，优化其在各种任务中的表现，确保其在多种场景下的有效性和可靠性。具体来说，Deepseek团队通过结合奖励信号和多样化的提示分布来训练模型。对于推理数据，Deepseek团队遵循 DeepSeek-R1-Zero 中概述的方法，该方法利用基于规则的奖励来引导数学、代码和逻辑推理领域的学习过程。对于一般数据，Deepseek团队求助于奖励模型来捕捉复杂和细微场景中的人类偏好。通过引入冷启动数据，DeepSeek-R1能够在缺乏大量标注数据的情况下，快速适应并提升其推理能力。这种方法不仅提高了训练效率，还使模型在推理任务中展现出卓越的性能。1.4 对比其他主流模型（如GPT-4、Llama、Gemini）通过这些型号，DeepSeek成功地覆盖了从通用任务到行业垂直应用的广泛需求，为不同客户提供了定制化的解决方案。与GPT-4、Llama和Gemini等主流大模型相比，DeepSeek在多个方面做出了独特的技术突破。模型结构创新：DeepSeek采用了稀疏注意力机制和混合专家架构（MoE），这些技术使得模型在处理大量数据时不仅更精准，而且大大降低了计算资源的消耗。例如，DeepSeek-V3通过仅使用10%的参数量就能达到GPT-4的80%性能。这就像你把一台强大的计算机压缩到更小的体积，仍能保持较强的运算能力。混合专家架构（MoE）每层包含1个共享专家（处理通用特征）和256个路由专家（处理特定模式），每个Token激活8个路由专家，实现“泛化+专精”的平衡。传统方法依赖辅助损失函数平衡负载，而DeepSeek通过动态偏置调整专家利用率，避免额外损失干扰训练目标。例如，在训练中实时监测专家负载，动态调整路由策略，使专家利用率差异小于5%。训练数据与效率：DeepSeek的训练策略也相当创新。它采用了较少的数据，通过精确的训练过程，达到了与其他万亿参数模型相当的效果。举个例子，DeepSeek-R1在处理金融领域的推理任务时，能快速解析股市行情、政策变动等复杂因素，生成高效的决策建议。相比之下，GPT-4需要更大的数据集和更多的计算资源才能完成类似的任务。DeepSeek-R1在多模态能力方面也有所突破，能够处理复杂的数学和编程任务，展现出强大的推理和生成能力。在AIME 2024等基准测试中，DeepSeek-R1的蒸馏模型在数学和编程任务上取得了优异的成绩。应用场景差异：DeepSeek在某些特定领域的表现尤为突出，特别是在金融和医疗领域。比如在金融领域，DeepSeek-R1凭借其精确的推理能力，能够帮助投资公司快速识别市场机会。而在医疗领域，DeepSeek通过分析大量医学文献，辅助医生做出精准的诊断决策，这一点是许多通用型模型无法轻易做到的。DeepSeek-R1是目前最“开源”的开源模型之一，其模型权重采用MIT许可证，允许商业应用且几乎没有使用限制。这使得开发者和研究人员能够更方便地进行二次开发和应用。DeepSeek-R1模型提供了从1.5B到671B不同规模的版本，以满足不同硬件配置和应用场景的需求。以下是各个模型的硬件要求对比，671B模型推荐32-64H100-80G显卡，我这里推荐的是最大显卡数量：二、大模型蒸馏的核心框架DeepSeek团队采用了蒸馏技术，将DeepSeek-R1模型的知识迁移到多个小型模型中，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列：那么我们先来了解何为大模型蒸馏：2.1蒸馏技术概述2.1.1大模型蒸馏的基本概念想象你有一位无所不知的数学教授（教师模型），他能在黑板上推导出最复杂的定理，但他的知识全部存储在一个装满草稿纸的房间里。现在，我们需要把这些知识浓缩成一本便携的《考点精讲》（学生模型），让普通学生也能快速掌握核心方法。这就是知识蒸馏的意义——让笨重的大模型“轻装上阵”，同时保留核心能力。大模型蒸馏的核心思想是通过让较小的学生模型模仿较大的教师模型的行为，从而在保留模型性能的前提下，降低计算资源的消耗。这里的“模仿”不仅仅是让学生模型学习教师模型的输出结果，还包括学生模型学习教师模型的中间表示、注意力模式等。假设你开发了一个语音助手，想要将其部署到用户的手机上。由于手机硬件资源有限，你无法直接在手机上运行一个像GPT-3那样的大型模型。于是，你选择使用蒸馏技术，利用一个较小的学生模型来模仿GPT-3的表现。通过蒸馏，你得到的学生模型不仅能快速响应用户的请求，而且大大降低了对计算资源的需求。为什么要使用大模型蒸馏呢？计算资源限制：大型模型（例如GPT-3、BERT等）通常需要大量的计算资源，训练和推理速度都很慢，存储需求也很高。而蒸馏后的学生模型通常更小、更高效，适合在资源受限的环境中使用，比如移动设备、嵌入式系统等。加速推理：通过减少模型的参数数量，学生模型可以更快地进行推理，这在需要快速响应的应用场景中尤其重要。降低部署成本：在云计算环境中，运行大模型需要高性能的计算资源，蒸馏后的小模型可以显著降低部署和运行成本。2.2蒸馏过程：如何将知识从教师模型转移到学生模型具体来说，蒸馏可以看作是通过传递软标签（soft targets）和中间层特征（intermediate features）来进行的。软标签和硬标签的区别：硬标签（Hard Targets）：就是传统的分类问题中的标签，例如0或1，表示某个类别。软标签（Soft Targets）：教师模型输出的是一个概率分布，表示每个类别的可能性。例如，对于一个分类问题，教师模型可能给出的预测是：类别A的概率为0.7，类别B的概率为0.2，类别C的概率为0.1。这个信息比硬目标更为丰富，因为它传达了更多类别间的关系。在蒸馏过程中，学生模型的目标是尽量匹配教师模型的输出，即使学生模型的结构更简单。2.2.1 软标签（Soft Targets）软标签指的是通过大模型（教师模型）产生的概率分布，相比于传统的硬标签（hard labels），软标签携带了更多关于类之间关系的信息。具体公式如下：假设教师模型对某个样本的输出为：其中，C 是类别数，p_i 是样本属于类别 i 的概率。通常，教师模型的输出概率分布是通过softmax函数计算的。对于一个输入样本 x，教师模型的输出可以表示为：其中是教师模型的输出向量，softmax是一个将向量转化为概率分布的函数。学生模型在学习时，希望通过最小化教师模型输出的概率分布和学生模型输出的概率分布之间的差异，来模仿教师模型的行为。常用的损失函数是Kullback-Leibler散度（KL散度），定义为：$$$$难以理解也没关系，你可以将这个KL视为老师教给学生途中丢失的知识点的量化计算指标。2.2.2 蒸馏的损失函数在大模型蒸馏中，损失函数通常由两部分组成：一部分是传统的分类损失，另一部分是教师模型和学生模型之间的差异。整体损失函数可以写为：$$$$其中：是标准的交叉熵损失，用于监督学生模型的输出。{L}_{text{CE}}(y_{text{true}}, p_{text{student}}) )是KL散度，表示教师模型和学生模型之间的差异。是一个权重系数，平衡两部分损失。通过最小化这个损失函数，学生模型就能够学到教师模型的知识分布。DeepSeek团队用 DeepSeek-R1 精选的 800k 样本，直接对 Qwen和 Llama 等开源模型进行了微调。研究结果表明，这种简单的蒸馏方法显著提高了较小模型的推理能力。DeepSeek团队在这里使用的基本模型是 Qwen2.5-Math-1.5B、Qwen2.5-Math-7B、Qwen2.514B、Qwen2.5-32B、Llama-3.1-8B 和 Llama-3.3-70B-Instruct。选择 Llama-3.3 是因为它的推理能力略好于 Llama-3.1。对于蒸馏模型，DeepSeek团队只应用 SFT，不包括 RL 阶段，即使合并 RL 可以大大提高模型性能。DeepSeek团队在这里的主要目标是证明蒸馏技术的有效性，将 RL 阶段的探索留给更广泛的研究社区。只需提取 DeepSeek-R1 的输出即可使高效的 DeepSeekR1-7B（即 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，缩写如下）全面优于 GPT-4o-0513 等非推理模型。DeepSeek-R1-14B 在所有评估指标上都超过了 QwQ-32BPreview，而 DeepSeek-R1-32B 和 DeepSeek-R1-70B 在大多数基准测试中明显超过 o1-mini。这些结果证明了蒸馏的巨大潜力。此外，DeepSeek团队发现将 RL 应用于这些蒸馏模型会产生显着的进一步收益，认为这值得进一步探索，因此在这里仅提供简单 SFT 蒸馏模型的结果：三、DeepSeek使用技巧与R1思考机制3.1使用技巧：DeepSeek-R13.1.1. 提示词工程想象一下，你在装饰房间。你可以选择一套标准的家具，这是快捷且方便的方式，但可能无法完全符合你的个人风格或需求。另一方面，你也可以选择定制家具，选择特定的颜色、材料和设计，以确保每件家具都符合你的喜好和空间要求。比如，选择一个特制的沙发，你可以决定其尺寸、布料类型、甚至是扶手的样式。你还可以根据房间的主题选择颜色，甚至添加一些独特的装饰，比如刺绣或特别的缝线。这就是Prompt工程的概念。就像你通过选择不同的设计元素来定制家具一样，Prompt工程涉及对AI的输入进行精细调整，以获得更加贴合需求的结果。通过改变、添加或精确化输入的提示，你可以引导AI产生更符合特定要求或风格的输出，就像为房间挑选和定制合适的家具一样。这就是为什么同样的任务，不同用户得到的回答质量差异巨大的原因。在AI语境中，Prompt通常指的是向模型提出的一个请求或问题，这个请求或问题的形式和内容会影响模型的输出。例如:在一个文本生成模型中，提示可以是一个问题、一个话题或者是一段描述，模型根据这个提示生成相应的文本。Prompt工程是指人们向生成性人工智能服务输入提示以生成文本或图像的过程中，对这些提示进行精炼的过程。任何人都可以使用文言一心和DALL-E这样的生成器，通过自然语言来进行操作。这也是AI工程师在使用特定或推荐提示对大型语言模型（LLMs）进行精炼时使用的技术。我们可以根据Prompt的类别去定义不同的Prompt格式，那么我们也可以根据Prompt规则建立一套流程化的Prompt公式，首先我们来慢慢拆解一个成功的Prompt功能，以微软OpenAI给出为Prompt engineering techniques为例子：System messageUserAssistantYou are an AI assistant that helps people find information and responds in rhyme. If the user asks you a question you dont know the answer to, say so.What can you tell about me, John Doe?Dear John, Im sorry to say, But I dont have info on you today. Im just an AI with knowledge in my brain, But without your input, I cant explain. So please tell me more about what you seek, And Ill do my best to give you an answer unique.简而言之，系统消息就像是对话的预设条件，它为接下来的交互设定了一个基础框架。通过明确指出助手的行为方式、回应的边界以及期望的交互风格，系统消息帮助确保模型的回应更加符合用户的期望和需求，我们可以基于原始内容应用进行修改变得更加多样化:“Assistant is a large language model trained by OpenAI.”明确了助手的基础，助于设定用户对助手能力的基本期望。“Assistant is an intelligent chatbot designed to help users answer technical questions about Azure OpenAI Service. Only answer questions using the context below and if youre not sure of an answer, you can say I dont know.设定了一个更具体的角色和使用范围：解答有关Azure OpenAI服务的技术问题。同时，它还指示了助手在不确定答案时应如何回应，即说“我不知道”。“Assistant is an intelligent chatbot designed to help users answer their tax related questions.”类似于第二个例子，这个消息定义了助手的专长领域：税务相关的咨询。这有助于用户理解应当向助手提出哪类问题。“You are an assistant designed to extract entities from text. Users will paste in a string of text and you will respond with entities youve extracted from the text as a JSON object. Heres an example of your output format:这个消息定义了助手的一个非常具体的功能：从文本中提取实体，并明确了期望的输出格式（JSON对象）。这对于那些需要此类功能的用户非常有用。重要的是要理解，即使系统消息中指示模型在不确定答案时回答“我不知道”，这也不能保证模型总是会遵守这一请求。设计良好的系统消息可以增加某种结果的可能性，但仍有可能生成与系统消息中的指示相悖的错误回应。这意味着，在设计系统消息时，尽管它可以指导模型的行为，但不能完全控制模型的所有输出。因此，开发者和用户都应该准备好处理意外或不准确的回答。3.1.2Prompt主流策略生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人，它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。也就是说你说的就是你得到的。那么我们使用Prompt在不进行高成本的调参，显得尤为重要，因此有很多Prompt策略适用于不同的语言大模型中，在图像大模型中Prompt策略可谓是核心必学科目了，Prompt主流策略：想了解Prompt更多详细内容可参与本人一直维护的专栏：Prompt工程师上手指南将技巧与机制结合基于智能客服问答系统下的Prompt编写 # 角色你是SparkGadgets智能客服助理，简称“Spark客服”，是品牌官方认证的虚拟客服代表，也是公司售前售后客户支持团队的一部分。你的任务是提供专业、快速、礼貌的客户支持。 ## 身份定位 - **角色**：SparkGadgets品牌的智能客服助理。 - **职责**：专注于为用户提供售前咨询、售后支持、物流信息查询等服务。 - **专业领域**： - 熟悉公司产品（耳机、智能手表、蓝牙音箱、智能家居设备）及其功能特点。 - 掌握售后政策（如保修、退换货标准）、物流与订单处理流程。 ## 目标 - 快速、准确地回答用户问题。 - 引导用户完成问题解决（如设备设置、退货流程、联系客服）。 - 提升用户体验，减少疑惑，增强用户对品牌的信任。 ## 沟通风格 ### 语气特点 - **友善亲和**：用温暖的语言拉近距离，让用户感觉被重视。 - **专业可信**：清晰、有条理地回答问题，不出现错别字和冗长解释。 - **耐心包容**：面对重复或复杂问题不表现不耐烦。 ### 语言风格 - **简洁直观**：必要时用项目符号列出步骤。 - **人性化表达**：使用诸如“抱歉给您带来不便”或“让我看看怎么帮您”的表达方式，避免生硬的机器式回答。 - **适时突出产品优势**：避免强推销售，但在适当时候突出产品的优势。 ## 品牌一致性与行为准则 ### 品牌调性 - **核心价值观**：创新、可靠、用户至上，在回答中体现这些价值观。 ### 合规性 - **遵循售后政策和法规**：不提供虚假或误导信息。 - **对于不明确的问题**：建议用户联系客服或查看官网。 ## 技能 ### 技能1：售前咨询 - **任务**：解答用户关于产品功能、规格、适用场景等问题。 - 详细解释产品的特性和优势。 - 根据用户需求推荐合适的产品。 ### 技能2：售后支持 - **任务**：处理用户的售后问题，包括保修、退换货、故障排查等。 - 解释售后政策和流程。 - 提供故障排查步骤和解决方案。 - 引导用户完成退换货流程。 ### 技能3：物流信息查询 - **任务**：提供订单状态、发货时间、配送进度等物流信息。 - 查询并告知用户最新的物流状态。 - 解释可能的延迟原因，并提供解决方案。 ### 技能4：设备设置指导 - **任务**：指导用户完成设备的初始设置和日常使用。 - 提供详细的设置步骤。 - 解答用户在设置过程中遇到的问题。 ## 限制 - **只讨论与SparkGadgets产品和服务相关的话题**。 - **始终以用户的需求和体验为优先**。 - **提供的信息必须基于公司的政策和规定**。 - **对于不确定的问题，建议用户联系客服或查看官网**。3.2硬件部署策略可根据场景需求选择最贴切业务的部署方案，比如：场景推荐配置优化技巧实时客服（网页端）DeepSeek-Lite + Jetson AGX Orin开启4-bit量化，内存占用降至0.8GB科研计算（本地）R1-FP16版 + RTX 4090使用动态计算图重组（DCGR），吞吐量+40%边缘设备（工厂）R1-Int8版 + 高通AI引擎激活稀疏注意力，延迟200ms四、结语：DeepSeek与AI的未来DeepSeek的技术创新不仅仅体现在模型架构的突破上，更在于它如何有效地将大规模AI模型的技术带入实际应用场景，推动了多个行业的智能化进程。通过降低模型训练和推理的成本，DeepSeek使得AI技术更加普及，帮助企业和个人更容易地接触和利用先进的AI能力。尤其是在金融、医疗等高精度要求的领域，DeepSeek不仅提高了决策效率，还使得传统行业在智能化转型中迈出了坚实的一步。随着DeepSeek在硬件适配、推理效率、领域定制等方面的持续优化，AI技术正在变得更加可获得和可实施，不仅限于大公司，甚至中小企业也能够借助AI实现业务创新。这无疑降低了行业应用的技术门槛，为企业的数字化转型提供了有力支持。展望未来，AI将进入更加小型化和多模态融合的时代。随着技术的不断进步，AI模型将越来越小，但依然保持高效性能。这将使得AI能够在更多设备上运行，尤其是边缘设备、移动端设备和IoT设备上，使得智能服务无处不在。多模态融合则将是未来AI的重要发展方向。深度学习不仅局限于语言或视觉处理，未来的AI模型将能够综合利用文字、语音、图像、视频等多种输入形式，提供更全面的智能体验。想象一下，未来的智能助手不仅能通过文字与用户互动，还能实时识别环境中的视觉和声音信息，更加智能地响应用户需求。DeepSeek无疑在大模型领域取得了显著的技术突破，正在帮助各行各业实现智能化变革。有更多感悟以及有关大模型的相关想法可随时联系博主深层讨论，我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck，下期内容我们再见！参阅：解读 DeepSeek-R1 论文 - 通俗易懂版DeepSeek R1架构和训练过程图解DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement LearningDeepSeek-V3 与 R1 的关键技术与认知Prompt工程师上手指南大模型快速上手实践人工智能项目落地实战" } 参考资料(版权)： https://www.apihz.cn/api/caijitencent.html
化学方程式配平免费API接口教程

接口简介：根据反应物和生成物配平化学方程式。请求地址： https://cn.apihz.cn/api/other/hxfcs.php 请求方式： POST或GET。请求参数：【名称】【参数】【必填】【说明】【用户ID】【id】【是】【用户中心的数字ID，例：id=10000000】【用户KEY】【key】【是】【用户中心通讯秘钥，例：key=15he5h15ty854j5sr152hs2】【反应物】【reactants】【是】【多个反应物用英文逗号隔开，注意大小写。例：reactants=KMnO4,HCl】【生成物】【products】【是】【多个生成物用英文逗号隔开，例：products=KCl,MnCl2,Cl2,H2O】返回参数：【名称】【参数】【说明】【状态码】【code】【200成功，400错误】【消息内容】【msg】【提示信息。】【方程式】【fcs】【配平后的化学方程式。】【方程式[详]】【fcsall】【配平后的化学方程式显示所有系数。】【左侧反应物】【left】【方程式左侧（反应物）部分的完整字符串。】【右侧生成物】【right】【方程式右侧（生成物）部分的完整字符串。】【反应物】【reactant】【反应物部分的各个化合物（包含系数）。】【生成物】【product】【生成物部分的各个化合物（包含系数）。】【反应物结构化数据】【reactants】【反应物的结构化数据（包含化学式和系数）。】【反应物化学式】【reactants.formula】【反应物化学式。】【反应物配平系数】【reactants.coefficient】【反应物配平系数。】【生成物结构化数据】【products】【生成物的结构化数据（包含化学式和系数）。】【生成物化学式】【products.formula】【生成物化学式。】【生成物配平系数】【products.coefficient】【生成物配平系数。】 GET请求示例： https://cn.apihz.cn/api/other/hxfcs.php?id=88888888&key=88888888&reactants=H2, O2&products=H2O 注意：示例里的ID与KEY为公共ID与KEY，共享每分钟调用频次限制，接口本身免费，请使用自己的ID与KEY，独享每分钟调用频次。每日调用无上限。 POST请求示例：请根据开发语言自行POST。返回数据示例：示例：{"code":400,"msg":"通讯秘钥错误。"} 示例： { "code": 200, "fcs": "2KMnO4 + 16HCl → 2KCl + 2MnCl2 + 5Cl2 + 8H2O", "fcsall": "2KMnO4 + 16HCl → 2KCl + 2MnCl2 + 5Cl2 + 8H2O", "left": "2KMnO4 + 16HCl", "right": "2KCl + 2MnCl2 + 5Cl2 + 8H2O", "reactant": [ "2KMnO4", "16HCl"], "product": [ "2KCl", "2MnCl2", "5Cl2", "8H2O"], "reactants": [{ "formula": "KMnO4", "coefficient": 2 }, { "formula": "HCl", "coefficient": 16 }], "products": [{ "formula": "KCl", "coefficient": 2 }, { "formula": "MnCl2", "coefficient": 2 }, { "formula": "Cl2", "coefficient": 5 }, { "formula": "H2O", "coefficient": 8 }] } 示例： { "code": 200, "fcs": "2H2 + O2 → 2H2O", "fcsall": "2H2 + 1O2 → 2H2O", "left": "2H2 + O2", "right": "2H2O", "reactant": [ "2H2", "O2"], "product": [ "2H2O"], "reactants": [{ "formula": "H2", "coefficient": 2 }, { "formula": "O2", "coefficient": 1 }], "products": [{ "formula": "H2O", "coefficient": 2 }] } 示例： { "code": 200, "fcs": "3Cu + 8HNO3 → 3Cu(NO3)2 + 2NO + 4H2O", "fcsall": "3Cu + 8HNO3 → 3Cu(NO3)2 + 2NO + 4H2O", "left": "3Cu + 8HNO3", "right": "3Cu(NO3)2 + 2NO + 4H2O", "reactant": [ "3Cu", "8HNO3"], "product": [ "3Cu(NO3)2", "2NO", "4H2O"], "reactants": [{ "formula": "Cu", "coefficient": 3 }, { "formula": "HNO3", "coefficient": 8 }], "products": [{ "formula": "Cu(NO3)2", "coefficient": 3 }, { "formula": "NO", "coefficient": 2 }, { "formula": "H2O", "coefficient": 4 }] } 参考资料(版权)： https://www.apihz.cn/api/otherhxfcs.html
php执行系统命令的四个常用函数

php执行系统命令有四个常用函数：1.exec()执行命令并返回最后一行输出，可传数组获取全部结果；2.shell_exec()返回完整输出结果，适合一次性获取；3.system()直接输出命令结果，可接收状态码；4.权限控制需过滤输入，使用escapeshellarg()等函数防止注入，避免拼接用户输入，生产环境建议禁用这些函数，确保web服务器用户权限低。 PHP 要执行系统命令，有几个常用函数可以实现。这些函数在某些场景下非常有用，比如执行 shell 命令、调用脚本、处理文件等。但也要注意安全问题，不能随便开放给外部输入。下面介绍几个常用的函数和使用建议。 exec() 函数 exec() 是最常用的执行系统命令的函数之一。它会执行一个外部命令，并返回最后一行输出内容。立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；基本用法：$output = exec(ls -l); echo $output;这个例子会列出当前目录下的文件，并输出最后一行结果。如果你需要获取完整输出，可以传入第二个参数：exec(ls -l, $outputArray); print_r($outputArray);这样就能拿到所有输出行，放在数组里。注意：如果命令中包含用户输入，一定要做好过滤和验证，防止命令注入攻击。 shell_exec() 函数 shell_exec() 也是执行系统命令的函数，但它返回的是完整的输出结果（包括换行符），适合一次性获取全部输出。用法示例：$output = shell_exec(whoami); echo 当前用户是：$output;相比 exec()，它更简洁一些，不需要处理数组。不过同样要注意安全性，尤其是拼接字符串执行命令时，容易被恶意用户利用。 system() 函数 system() 和 exec() 类似，但它会直接输出命令的结果，而不是只返回最后一行。示例：system(ls -la);这个函数适合需要实时看到命令输出的场景，比如调试或运行长时间任务。还有一个可选参数可以接收状态码：system(ls -la, $status); echo 命令执行状态码： . $status;状态码为 0 通常表示成功，非零则可能出错。安全建议与注意事项避免直接拼接用户输入比如不要写成这样：exec(ping . $_GEThost);这样很容易被注入其他命令，例如 127.0.0.1; rm -rf /。正确做法是对输入做白名单过滤，或者使用安全函数如 escapeshellarg() 或 escapeshellcmd()。尽量不启用这些函数在生产环境中，如果不是必须的功能，建议禁用这些函数。可以在 php.ini 中设置：disable_functions = exec,shell_exec,system,passthru,... 权限控制要到位 PHP 执行系统命令时，是以 Web 服务器的运行用户身份进行的。确保这个用户的权限足够低，防止误操作或恶意行为造成严重后果。基本上就这些。这几个函数各有特点，根据实际需求选择即可。用的时候多留心安全问题，别图省事。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，ICP备案，表情包，壁纸等等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
php中实现邮件发送功能

要在php项目中实现邮件发送功能，推荐使用phpmailer库通过smtp协议配置。首先安装phpmailer扩展，可通过composer命令composer require phpmailer/phpmailer安装；若未使用composer则手动引入源码。接着配置smtp信息，包括服务器地址（如smtp.qq.com）、端口（465或587）、ssl/tls加密、邮箱账号及授权码。然后设置发件人、收件人、主题与邮件内容，并可选择是否支持html格式。最后执行发送并处理错误信息，若发送失败需检查smtp配置、账号权限及是否开启smtp服务。整个流程需注意细节，如正确端口、ssl设置及授权码使用，以确保邮件成功发送。发送邮件在PHP项目中是一个常见需求，比如用户注册、密码重置、系统通知等场景。要让PHP能正常发送邮件，最常用的方式是通过SMTP协议借助邮件服务器来完成。下面简单说下配置步骤。 1. 安装必要的扩展 PHP默认自带了mail()函数，但这个函数依赖服务器本身的邮件服务（如sendmail），稳定性不高，推荐使用第三方库，比如PHPMailer或Swift Mailer。这里以PHPMailer为例：你可以通过Composer安装：立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；composer require phpmailer/phpmailer如果没有使用Composer，也可以手动下载源码包，放到项目目录中并手动引入。 2. 配置SMTP信息大多数邮箱服务商都支持SMTP发送邮件，比如QQ邮箱、网易邮箱、Gmail等。你需要准备以下信息： SMTP服务器地址（例如：smtp.qq.com） SMTP端口（通常是465或587）是否启用SSL/TLS加密（通常开启）登录账号和授权码（注意不是登录密码）配置示例（以QQ邮箱为例）：$mail = new PHPMailerPHPMailerPHPMailer(); $mail->isSMTP(); $mail->Host = smtp.qq.com; $mail->SMTPAuth = true; $mail->Username = your@qq.com; // 你的邮箱 $mail->Password = xxxxxxxxxxx; // 授权码 $mail->SMTPSecure = ssl; $mail->Port = 465;3. 设置发件人与收件人信息接下来设置发件人、收件人、主题和内容：$mail->setFrom(your@qq.com, Your Name); $mail->addAddress(target@example.com, Target Name); // 收件人 $mail->isHTML(true); // 支持HTML内容 $mail->Subject = 这是一封测试邮件; $mail->Body = 这是一个带有<b>HTML内容</b>的邮件正文; $mail->AltBody = 纯文本版本内容，用于不支持HTML的客户端;还可以添加附件、抄送等高级功能，具体可以参考PHPMailer官方文档。 4. 发送邮件并处理错误最后执行发送动作，并检查是否成功：if(!$mail->send()) { echo 邮件发送失败: . $mail->ErrorInfo; } else { echo 邮件已成功发送; }如果遇到“连接超时”或“认证失败”，请先确认SMTP地址、端口、账号、授权码是否正确。有些邮箱需要在网页端开启“SMTP服务”并获取专用授权码，否则无法通过第三方程序发送。基本上就这些。整个过程不算复杂，但有几个细节容易出错，比如忘记启用SMTP服务、用了错误的端口或没开SSL等。只要一步步来，一般都能搞定。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，ICP备案，表情包，壁纸等等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
在centos 8上编译安装php8.0

在centos 8上编译安装php8.0需要以下步骤：1.安装必要的工具和依赖库；2.下载并解压php8.0源码；3.配置编译选项；4.编译和安装。通过这些步骤，你可以在centos 8上成功编译安装php8.0，并根据需求定制编译选项以优化性能。引言在当今的Web开发世界中，PHP仍然是一个不可或缺的编程语言，尤其是在服务器端应用开发中。随着PHP8.0的发布，许多开发者都迫不及待地想要体验其新特性和性能提升。然而，如何在CentOS 8上编译安装PHP8.0呢这篇文章将带你一步步完成这个过程，不仅让你了解如何安装，还会分享一些我在实际操作中的经验和注意事项。通过阅读这篇文章，你将学会如何在CentOS 8上从源码编译安装PHP8.0，了解编译过程中可能遇到的各种问题以及如何解决它们。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中获益。基础知识回顾在开始编译安装PHP8.0之前，我们需要了解一些基本概念和工具。首先，CentOS 8是一个基于Linux的操作系统，广泛用于服务器环境。其次，PHP是一种广泛使用的开源通用脚本语言，尤其适用于Web开发。立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；编译安装PHP需要一些基本的Linux命令和工具，比如gcc、make等，这些工具用于编译源代码。此外，还需要一些依赖库，如libxml2、libcurl等，这些库是PHP运行所需的。核心概念或功能解析 PHP8.0的定义与作用 PHP8.0是PHP语言的一个重要版本，带来了许多新特性和改进，比如JIT（即时编译）支持、新的运算符、改进的类型系统等。这些特性使得PHP8.0在性能和开发效率上都有显著提升。编译安装的原理编译安装PHP8.0的过程主要包括以下几个步骤：下载源码、配置编译选项、编译和安装。编译选项可以根据需求定制，比如启用或禁用某些扩展、指定安装路径等。编译过程会将源码转换为可执行文件，而安装过程则将这些文件放置到指定的位置。使用示例基本用法首先，我们需要在CentOS 8上安装一些必要的工具和依赖库：sudo yum install -y epel-release sudo yum install -y gcc make autoconf libtool bison re2c libxml2-devel libcurl-devel openssl-devel然后，下载PHP8.0的源码并解压：wget https://www.php.net/distributions/php-8.0.0.tar.gz tar -xvf php-8.0.0.tar.gz cd php-8.0.0接下来，配置编译选项：./configure --prefix=/usr/local/php8 --with-config-file-path=/etc --with-config-file-scan-dir=/etc/php.d --enable-mbstring --enable-zip --enable-bcmath --enable-pcntl --enable-ftp --enable-exif --enable-calendar --enable-sockets --with-curl --with-openssl --with-zlib --with-gd --with-jpeg --with-png --with-freetype --with-gettext --with-mhash --with-pear --enable-intl --with-icu-dir=/usr/local/icu编译和安装：make sudo make install高级用法在实际应用中，你可能需要根据具体需求定制编译选项。比如，如果你需要使用MySQL数据库，可以添加--with-mysqli和--with-pdo-mysql选项：./configure --prefix=/usr/local/php8 --with-config-file-path=/etc --with-config-file-scan-dir=/etc/php.d --enable-mbstring --enable-zip --enable-bcmath --enable-pcntl --enable-ftp --enable-exif --enable-calendar --enable-sockets --with-curl --with-openssl --with-zlib --with-gd --with-jpeg --with-png --with-freetype --with-gettext --with-mhash --with-pear --enable-intl --with-icu-dir=/usr/local/icu --with-mysqli --with-pdo-mysql常见错误与调试技巧在编译过程中，可能会遇到一些常见错误，比如缺少依赖库、配置选项错误等。以下是一些常见问题及其解决方法：缺少依赖库：如果在配置过程中提示缺少某个库，可以使用yum命令安装。例如，缺少libxml2-devel时，可以使用sudo yum install -y libxml2-devel安装。配置选项错误：如果配置选项错误，可能会导致编译失败。仔细检查配置选项，确保所有需要的选项都正确设置。性能优化与最佳实践在编译安装PHP8.0时，可以通过一些选项来优化性能。比如，启用OPcache可以显著提高PHP的执行速度：./configure --prefix=/usr/local/php8 --with-config-file-path=/etc --with-config-file-scan-dir=/etc/php.d --enable-mbstring --enable-zip --enable-bcmath --enable-pcntl --enable-ftp --enable-exif --enable-calendar --enable-sockets --with-curl --with-openssl --with-zlib --with-gd --with-jpeg --with-png --with-freetype --with-gettext --with-mhash --with-pear --enable-intl --with-icu-dir=/usr/local/icu --enable-opcache此外，编写高效的PHP代码也是优化性能的重要手段。以下是一些最佳实践：使用OPcache：OPcache可以将PHP脚本编译后的字节码缓存起来，避免每次请求都重新编译。优化数据库查询：尽量减少数据库查询次数，使用索引和缓存机制。代码可读性和维护性：编写清晰、结构化的代码，方便后续维护和优化。在实际操作中，我发现编译安装PHP8.0时，最大的挑战往往是依赖库的管理和配置选项的选择。通过不断尝试和学习，我总结了一些经验，希望能帮助你更顺利地完成这个过程。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
C++的range-based for循环

c++++11引入的range-based for循环通过简洁语法提升遍历容器或数组的效率。其基本格式为：for (declaration : range) statement;，适用于数组、vector、map、string等支持begin()和end()迭代器的结构。使用时可通过引用避免拷贝，如int& num，并结合auto自动推导类型增强可读性。优势包括语法简洁、减少越界风险、适合泛型编程，但不适用于需索引或反向遍历场景。注意事项包括避免在循环中修改容器大小及手动维护索引的需求。 C++11引入了range-based for循环，让遍历容器或数组变得更加简洁直观。它适用于任何支持迭代的结构，比如数组、vector、map、string等。使用方式也简单，基本格式是：for (declaration : range) statement;其中declaration是你希望用来接收每个元素的变量，而range则是你要遍历的对象。基本用法：如何写一个range-based for循环最常见的用法就是遍历一个容器里的所有元素。例如：立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5}; for (int num : nums) { std::cout << num << ; }上面这段代码会输出：1 2 3 4 5。如果你不希望复制元素（尤其是对象较大时），可以加上引用：for (int& num : nums) { num *= 2; // 可以修改原值 }还可以配合auto自动推导类型，减少重复书写：for (const auto& item : container) { // 处理item } 适用范围：哪些结构可以用 range-based for循环并不是只针对某一种数据结构，而是只要这个结构满足两个条件：提供begin()和end()方法（或者有非成员函数版本）返回的迭代器支持operator!=和operator* 因此，以下这些结构都可以直接使用：数组（包括原生数组） STL容器（如vector、list、map等） string类自定义类型（只要你为它实现了相应的begin/end）举个例子，字符串也可以这样处理：std::string str = hello; for (char c : str) { std::cout << c << ; }输出结果就是每个字符中间加空格。优势在哪为什么推荐使用比起传统的for循环，range-based for有几个明显的优势：语法更简洁不需要写迭代器类型和递增操作，减少了出错的可能性。可读性更高更接近自然语言表达“对每个元素做某事”的逻辑。避免越界风险比如使用普通数组时，容易搞错索引范围导致越界访问，而range-based for天然规避这个问题。适合泛型编程如果你写的是模板代码，不知道具体传入哪种容器，这种写法也完全没问题。不过也要注意一点：它并不适合所有场景，比如你需要访问当前元素的索引、或者需要反向遍历时，传统循环可能更合适。使用技巧和注意事项尽量使用const引用如果你不打算修改元素，建议用const auto&来避免不必要的拷贝：for (const auto& item : items) 小心不要在循环中修改容器大小比如你在遍历vector的时候调用了push_back，可能会引起迭代器失效（尤其在使用引用时）。不能直接获取索引如果确实需要索引，可以手动维护一个计数器变量，或者改用传统循环。基本上就这些。掌握好之后你会发现，range-based for循环在日常编码中非常实用，而且不容易出错。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
如何在Debian中提高phpstorm的稳定性

在Debian系统中增强PhpStorm的稳定性可通过以下几种方式实现：维持软件更新：定期将PhpStorm升级至最新版本，例如PhpStorm 2018.1版本包含了大量错误修正及功能优化。同时也要确保Debian系统的全面更新，这样可以有效规避潜在的兼容性冲突。选择合适的JVM： PhpStorm对所使用的Java虚拟机（JVM）极为敏感，推荐采用最新版的OpenJDK或Oracle JDK，这能大幅提升其性能与稳定性。进入PhpStorm安装目录中的bin文件夹，编辑phpstorm64.vmoptions（适用于64位系统）或phpstorm.vmoptions（适用于32位系统），适当调整JVM参数，比如增大内存分配量。停用多余插件：立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；在PhpStorm内，关闭那些非必需或少用的插件，此举可降低系统资源消耗，进而提高稳定性。经由File > Settings > Plugins路径，禁用不需要的扩展模块。优化配置文件：检视并优化PhpStorm的配置文件，特别是config目录里的设定。防止不当配置引发程序异常或运行迟缓的情况。选用新版插件：验证所有插件均为最新版本，因为旧版本可能存在已知缺陷或者不兼容状况。监控系统资源：借助htop、glances等系统监控工具，观察PhpStorm工作期间的CPU、内存以及磁盘使用状态。一旦发现资源占用过高，需考虑优化设置或提升硬件配置。定期清除缓存： PhpStorm生成的缓存文件容易累积过多数据，应定时清理这些缓存以防止出现性能瓶颈。缓存文件一般存储于~/.PhpStorm /system/caches/目录下。可借助File > Invalidate Caches / Restart菜单选项执行缓存清理并重启PhpStorm。查阅日志记录：若PhpStorm时常崩溃，可查阅相关日志文件获取详细信息。日志文件存放位置为~/.PhpStorm /system/log/目录下。参考官方资料与社群援助：查阅PhpStorm官方提供的指导文档，寻找专门针对稳定性的改善方案。在PhpStorm官方论坛或社区寻求帮助，或许其他用户已经遭遇并解决了类似难题。遵循上述方法，能够显著提高PhpStorm在Debian环境下的稳定性。若问题依旧存在，建议向JetBrains的技术支持部门求助。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
c++中cout的用法标准输出流cout使用指南

c++out是c++标准输出流的核心组件，用于向控制台输出数据。1）基本用法：输出字符串和数字，使用std::endl换行。2）高级特性：重载格式化输出使用std::setw和std::setprecision。3）注意事项：避免频繁使用std::endl，使用n换行，建议使用std::前缀避免命名冲突。在C++中，cout是标准输出流的核心组件，它允许我们向控制台输出数据。cout属于库的一部分，是C++程序员日常编程中不可或缺的工具。今天，我们将深入探讨cout的用法，从基本操作到高级技巧，帮助你掌握这个强大的输出工具。让我们从最基本的cout使用开始吧。在C++中，使用cout输出一个简单的字符串或数字是这样的：#include <iostream> int main() { std::cout << Hello, World! << std::endl; std::cout << 42 << std::endl; return 0; }这段代码展示了如何输出一个字符串和一个整数。std::endl用于在输出后换行，它不仅会换行，还会刷新输出缓冲区。立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；现在，让我们深入探讨一下cout的其他用法和特性。首先，cout可以处理各种数据类型，包括自定义的类和结构体，只要它们重载了#include <iostream> #include <string> class Person { public: std::string name; int age; Person(std::string n, int a) : name(n), age(a) {} friend std::ostream& operator<<(std::ostream& os, const Person& person) { os << Name: << person.name << , Age: << person.age; return os; } }; int main() { Person john(John Doe, 30); std::cout << john << std::endl; return 0; } 在这个例子中，我们重载了在使用cout时，格式化输出也是一个常见需求。C++提供了std::setw、std::setprecision等工具来帮助我们控制输出格式。例如：#include <iostream> #include <iomanip> int main() { double value = 3.14159; std::cout << std::setw(10) << std::setprecision(3) << value << std::endl; return 0; }这段代码会输出一个宽度为10个字符、小数点后保留3位的浮点数。这在需要对齐输出或控制精度时非常有用。然而，使用cout时也有一些需要注意的地方。例如，频繁使用std::endl可能会影响性能，因为它会强制刷新输出缓冲区。在不需要立即刷新输出时，可以使用n来换行：std::cout << Hello, World!n;这样可以减少不必要的缓冲区刷新操作，提高程序的运行效率。在实际项目中，我发现cout的一个常见误区是忘记使用std::命名空间前缀。虽然可以使用using namespace std;来避免这个问题，但这可能会导致命名冲突。在大型项目中，我建议始终使用std::前缀，这样可以避免潜在的问题。最后，分享一个我在使用cout时的经验：当需要输出复杂数据结构时，考虑使用日志库如spdlog或glog，它们提供了更丰富的格式化和日志管理功能。在调试或记录程序运行状态时，这些库可以大大简化工作。总的来说，cout是C++中一个强大且灵活的输出工具。通过掌握它的基本用法和高级特性，你可以更有效地处理各种输出需求。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
解析 Go 语言中 time 包在实现定时任务时的易错点

在使用go语言的time包实现定时任务时，应避免以下易错点：1. 误用time.sleep()，应使用time.ticker以确保任务执行频率不受影响；2. 使用带超时的select语句防止任务执行过慢；3. 正确使用time.timer，记得重置以实现重复执行；4. 处理时间区间时，使用第三方库如cron以避免夏令时或时区变更问题。 Go语言的time包是处理时间和定时任务的利器，但当我们在实现定时任务时，确实容易踩到一些坑。让我来详细解析一下这些易错点，顺便分享一些我亲身经历的教训和解决方案。在使用time包进行定时任务时，最常见的错误之一是误用time.Sleep()。这个函数虽然简单，但它会阻塞当前goroutine，如果你想实现一个定期执行的任务，单纯依赖它会导致程序效率低下。举个例子，如果你想每分钟执行一次任务，可能会这样写：for { doSomeWork() time.Sleep(time.Minute) }这看起来没问题，但实际上，如果doSomeWork()函数执行时间超过一分钟，任务的执行频率就会被打乱。为了避免这个问题，我们可以使用time.Ticker：ticker := time.NewTicker(time.Minute) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: doSomeWork() } }使用Ticker的好处在于，它不会因为任务执行时间的波动而影响定时任务的节奏。但这里也有一个潜在的陷阱：如果你在Ticker的channel上阻塞太久，可能会错过一些触发事件。为了解决这个问题，我建议使用带超时的select语句：ticker := time.NewTicker(time.Minute) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: go func() { doSomeWork() }() case <-time.After(time.Minute * 2): // 如果超过两分钟还没执行完，强制跳出 fmt.Println(Task execution is too slow, skipping this cycle) } }这种方法可以确保即使某个任务执行得特别慢，也不会影响后续任务的执行。另一个常见的易错点是time.Timer的使用。Timer和Ticker看起来很相似，但它们的用途不同：Timer是用于一次性延迟执行，而Ticker是用于周期性执行。如果你误用Timer来实现定时任务，可能会导致任务只执行一次就停止了。正确的做法是：timer := time.NewTimer(time.Minute) go func() { <-timer.C doSomeWork() // 如果需要重复执行，可以在这里重置Timer timer.Reset(time.Minute) }()在实际项目中，我曾经因为误用Timer而导致一个每小时执行一次的任务变成了只执行一次，真是尴尬！所以，在使用Timer时，一定要记得重置它。最后要提到的一个易错点是时间区间的处理。假设你想在每天凌晨执行一次任务，你可能会这样写：now := time.Now() nextRun := time.Date(now.Year(), now.Month(), now.Day(), 0, 0, 0, 0, now.Location()).Add(24 * time.Hour) time.Sleep(time.Until(nextRun)) doSomeWork()这个方法看起来没问题，但在跨越夏令时或时区变更时可能会出问题。为了避免这种情况，我推荐使用第三方库，如github.com/robfig/cron，它可以帮你处理这些复杂的时间计算：c := cron.New() c.AddFunc(0 0 * * *, func() { doSomeWork() }) c.Start()总的来说，time包虽然强大，但在实现定时任务时需要注意很多细节。通过使用Ticker和Timer的正确方式，以及借助一些优秀的第三方库，可以大大减少出错的概率。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
mysql 8.0引入递归cte以支持层级数据查询

mysql 8.0引入递归cte以支持层级数据查询。递归cte是一种可调用自身的公共表表达式，适用于树形或图结构数据处理，基本结构包括初始查询与递归部分并通过union all连接。1. 可用于查询组织结构中的所有下属员工；2. 构建目录树结构如商品分类；3. 使用时需注意启用mysql 8.0及以上版本、避免无限循环并设置最大深度限制；4. 建议对parent_id字段建立索引以提升性能。递归cte为处理层级结构提供高效方案，但需关注版本兼容性及细节控制。在MySQL中处理层级数据，比如组织架构、目录树、评论回复等场景时，递归查询是个很实用的功能。早期的MySQL版本并不支持递归查询，只能通过多次查询或者程序逻辑来实现。但从MySQL 8.0开始，引入了递归CTE（Common Table Expression）语法，使得这类问题可以在SQL层面高效解决。什么是递归CTE 递归CTE是一种可以调用自身的公共表表达式，它特别适合用来处理树形结构或图结构的数据。基本结构包括一个初始查询和一个递归部分，两者通过UNION ALL连接。举个简单的例子，如果你有一个部门表departments，字段包括id和parent_id，你想查出某个部门及其所有子部门的信息，就可以使用递归CTE来完成。WITH RECURSIVE dept_tree AS ( SELECT id, name, parent_id FROM departments WHERE id = 1 -- 初始节点，比如根部门 UNION ALL SELECT d.id, d.name, d.parent_id FROM departments d INNER JOIN dept_tree t ON d.parent_id = t.id ) SELECT * FROM dept_tree;这个语句会从id=1的部门开始，不断查找其下级部门，直到没有更多子节点为止。递归CTE的典型应用场景查询组织结构中的所有下属员工假设你有一个员工表employees，其中包含字段employee_id和manager_id，你想找出某个领导下的所有下属员工（包括间接下属），这时候递归CTE就能派上用场。WITH RECURSIVE subordinates AS ( SELECT employee_id, name, manager_id FROM employees WHERE manager_id = 100 -- 查找直接下属 UNION ALL SELECT e.employee_id, e.name, e.manager_id FROM employees e INNER JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.employee_id ) SELECT * FROM subordinates;这种写法能一次性获取完整的下属链条，比循环查询效率高很多。构建目录树结构文件系统或商品分类常采用父子结构存储。例如，你有一个categories表，里面有category_id和parent_id字段。要展示某一级分类下的完整子树结构，也可以用递归CTE：WITH RECURSIVE category_tree AS ( SELECT category_id, name, parent_id FROM categories WHERE category_id = 5 UNION ALL SELECT c.category_id, c.name, c.parent_id FROM categories c INNER JOIN category_tree t ON c.parent_id = t.category_id ) SELECT * FROM category_tree;这样就能拿到该分类及其所有子分类的信息，方便前端渲染成树状结构。使用递归CTE需要注意的地方必须启用MySQL 8.0及以上版本：递归CTE是MySQL 8.0才引入的功能，老版本不支持。避免无限循环：如果数据中存在环（比如A的父级是B，B的父级又是A），会导致递归无法终止。可以通过设置最大深度限制：SET LOCAL statement_timeout = 60s;或者在查询中加一个层级字段，控制递归层数：WITH RECURSIVE dept_tree AS ( SELECT id, name, parent_id, 1 AS level FROM departments WHERE id = 1 UNION ALL SELECT d.id, d.name, d.parent_id, t.level + 1 FROM departments d INNER JOIN dept_tree t ON d.parent_id = t.id WHERE t.level < 10 -- 控制最多递归10层 ) SELECT * FROM dept_tree; 性能优化：递归查询可能会涉及大量数据遍历，建议对parent_id字段建立索引以提升效率。总结一下递归CTE为MySQL处理层级结构提供了简洁高效的解决方案。只要理解了它的基本结构和常见用途，在实际开发中就能轻松应对像组织架构、目录树、评论嵌套等常见场景。当然，也要注意版本兼容性和潜在的性能问题。基本上就这些，用起来不复杂但容易忽略细节，特别是层级控制和索引优化方面。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
mysql基本操作语句增删改查基础语法速查表

mysql的基本操作语句包括增、删、改、查。1. 增：insert into employees (id, name, salary) values (1, john doe, 50000); 2. 删：delete from employees where id = 1; 3. 改：update employees set salary = salary 1.1 where id = 2; 4. 查：select from employees;这些操作是数据库管理的基础，掌握它们能提高工作效率和数据管理能力。想了解MySQL的基本操作语句让我们来深入探讨一下吧。MySQL作为一个广泛使用的开源数据库管理系统，其基本操作语句是每个数据库开发者和管理员必备的技能。今天，我们将详细介绍MySQL中增、删、改、查的基础语法，并提供一些实用的代码示例。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中学到一些新东西。当我们谈到MySQL的增、删、改、查操作时，首先要理解这些操作在数据库管理中的重要性。增（INSERT）操作让我们能够向数据库中添加新数据，删（DELETE）操作则允许我们移除不再需要的数据，改（UPDATE）操作让我们能够修改现有数据，而查（SELECT）操作则是我们从数据库中检索数据的关键。掌握这些基本操作不仅能提高我们的工作效率，还能帮助我们更好地理解数据库的结构和逻辑。让我们从最基本的INSERT语句开始。假设我们有一个名为employees的表，包含id、name和salary三个字段。我们可以使用以下语句向表中插入一条新记录：INSERT INTO employees (id, name, salary) VALUES (1, John Doe, 50000);这个语句的关键在于明确指定要插入的字段和相应的值。值得注意的是，如果表中所有字段都有默认值或可以为空，我们也可以省略字段列表，直接使用VALUES子句，但这可能会导致数据不完整或不一致，因此建议始终明确指定字段。接下来是DELETE语句。假设我们需要从employees表中删除ID为1的员工记录，我们可以这样做：DELETE FROM employees WHERE id = 1;这里的WHERE子句非常重要，它确保我们只删除符合条件的记录。如果省略WHERE子句，可能会导致整个表的数据被清空，这是一个常见的错误，千万要小心。 UPDATE语句则用于修改现有数据。例如，如果我们需要将ID为2的员工的薪水增加10%，可以使用以下语句：UPDATE employees SET salary = salary * 1.1 WHERE id = 2;在这个例子中，我们使用了SET子句来指定要修改的字段和新的值，同时使用WHERE子句来限定要修改的记录。值得注意的是，UPDATE操作可能会影响到多个记录，因此在执行前一定要仔细检查WHERE子句，确保不会意外修改其他数据。最后是SELECT语句，这是我们最常用的操作之一。假设我们需要查询所有员工的信息，可以使用以下语句：SELECT * FROM employees;这个语句会返回employees表中的所有记录和字段。如果我们只需要特定字段，可以这样做：SELECT id, name FROM employees WHERE salary > 50000;在这个例子中，我们使用了WHERE子句来过滤记录，只返回薪水高于50000的员工信息。在实际操作中，我们可能会遇到一些常见的问题。例如，INSERT操作时如果主键冲突会导致错误，我们可以通过使用INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE来处理这种情况。DELETE操作时如果没有WHERE子句可能会导致数据丢失，因此一定要小心使用。UPDATE操作时如果没有WHERE子句可能会导致意外的修改，因此也需要谨慎。SELECT操作时如果数据量很大，可能会影响查询性能，我们可以通过使用索引、分页等技术来优化。总的来说，掌握MySQL的基本操作语句是数据库开发和管理的基础。通过不断实践和学习，我们可以更好地理解这些操作的原理和应用场景，从而提高我们的工作效率和数据管理能力。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
MySQL中外键约束详解外键在表关系维护中的作用

外键约束在mysql中用于维护表间关联关系，避免脏数据并提升一致性。它通过将某表字段指向另一表主键，确保数据逻辑一致，如订单表引用用户表id防止孤儿记录。其约束行为包括：1.restrict禁止主表变更若从表存在记录；2.cascade自动同步删除或更新从表数据；3.set null允许主表变更后设从表外键为null；4.no action与restrict类似。创建方式有两种：建表时定义或用alter table添加，并需注意主表字段为主键、引擎支持外键、建议命名等。使用时也需权衡性能影响、跨库限制及开发灵活性，合理应用可使结构清晰、数据可靠。外键约束在MySQL中是一个非常实用的功能，它主要用于维护表之间的关联关系。很多人在设计数据库的时候会忽略外键的使用，其实它不仅能够帮助我们避免脏数据的产生，还能提升数据一致性。外键的基本作用外键本质上是某张表中的一个字段（或多个字段），它指向另一张表的主键。通过这种引用方式，可以保证两个表之间数据的逻辑一致性。举个简单的例子：你有一个用户表（users）和一个订单表（orders）。每个订单都对应一个用户，这时候就可以在orders表里加一个user_id字段，并设置为外键，指向users表的id字段。这样做的好处是，不能随便插入一个不存在的user_id到orders表中，从而避免了“孤儿记录”。外键约束的几种行为当主表的数据发生变化时，比如更新或者删除某个主键值，外键可以通过不同的约束行为来处理从表（也就是有外键的表）中的相关数据。常见的外键约束行为包括： RESTRICT：如果从表中存在对应的记录，禁止对主表进行删除或更新操作。 CASCADE：当主表的数据被删除或更新时，从表中的相关数据也会自动删除或更新。 SET NULL：主表数据被删除或更新后，从表的外键字段会被设置为NULL（前提是该字段允许为NULL）。 NO ACTION：与RESTRICT类似，一般情况下两者效果相同。举个实际场景：如果你设置了ON DELETE CASCADE，那么当删除一个用户时，这个用户的所有订单也会一并删除；而如果是ON DELETE SET NULL，则只会将订单表里的user_id设为NULL，保留订单记录。如何添加外键约束创建外键的方式有两种：一种是在建表时直接定义，另一种是在已有表中通过ALTER TABLE语句添加。建表时添加外键的例子：CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, user_id INT, FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE );已有表添加外键的例子：ALTER TABLE orders ADD CONSTRAINT fk_user FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id);几点需要注意的地方：主表必须已经存在，并且被引用的字段必须是主键或唯一索引。两张表的存储引擎必须支持外键（如InnoDB）。添加外键时建议命名，方便后续维护。外键使用的注意事项虽然外键能带来很多好处，但也有它的局限性和使用前提。性能影响：外键约束会在插入、更新、删除操作时增加额外的检查，可能会影响性能，特别是在高并发写入的情况下。跨库外键不支持：MySQL目前不支持跨数据库的外键约束。开发阶段灵活选择：有些项目在开发初期为了快速迭代，会选择先不做外键约束，而是由程序逻辑来控制关联数据的一致性。备份恢复时的顺序问题：导出导入数据时要注意表的顺序，否则可能会因为外键约束导致导入失败。基本上就这些内容了。外键虽然看起来简单，但在实际应用中确实能起到很重要的作用。合理使用外键约束，可以让数据库结构更清晰、数据更可靠。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
mysql中不等于走索引吗不等于查询索引使用情况

在 mysql 中，不等于操作符通常不会使用索引。1）使用范围查询，如 age 25。2）使用 in 或 not in，如 age not in (25)。3）创建复合索引，如 create index idx_age_status on users (age, status)。4）优化查询语句，避免使用 select *。在 MySQL 中，不等于（或 !=）操作符通常不会使用索引。让我们深入探讨一下这个问题，以及如何在实际应用中处理这种情况。当你使用不等于操作符进行查询时，MySQL 通常会进行全表扫描，因为不等于操作符无法有效利用索引。假设我们有一个表 users，其中包含一个索引列 age，我们执行以下查询：SELECT * FROM users WHERE age != 25;在这个例子中，MySQL 很可能不会使用 age 上的索引，因为不等于操作符会导致索引失效。这是因为索引的设计初衷是快速定位符合特定条件的数据，而不等于操作符需要检查所有不符合条件的数据，这与索引的目的相悖。然而，并不是所有情况下不等于操作符都不会使用索引。某些情况下，MySQL 的优化器可能会决定使用索引，特别是在表非常大且索引列具有较高的选择性时。不过，这样的情况比较少见，通常还是会进行全表扫描。为了避免全表扫描，我们可以考虑以下几种策略：使用范围查询：如果可能的话，将不等于操作符转换为范围查询。例如，如果我们想查找年龄不是 25 岁的所有用户，可以这样做：SELECT * FROM users WHERE age < 25 OR age > 25;这种方法可能会更有效地利用索引，因为范围查询通常可以使用索引。使用 IN 或 NOT IN：如果不等于操作符用于比较一组离散的值，可以考虑使用 IN 或 NOT IN 操作符。例如：SELECT * FROM users WHERE age NOT IN (25);虽然 NOT IN 也可能导致全表扫描，但在某些情况下，MySQL 可能会选择使用索引。创建复合索引：如果经常需要对多个列进行不等于查询，可以考虑创建复合索引。例如，如果我们经常需要同时查询 age 和 status，可以创建一个复合索引：CREATE INDEX idx_age_status ON users (age, status);这样，在某些情况下，MySQL 可能会更有效地使用索引。优化查询语句：有时候，调整查询语句的结构可以提高查询效率。例如，如果我们只需要查询部分列，可以避免使用 SELECT *，而是明确指定需要的列：SELECT id, name FROM users WHERE age != 25;虽然这不会直接影响索引的使用，但可以减少数据传输量，提高查询性能。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据分布情况来选择最合适的策略。通过分析查询计划（使用 EXPLAIN 语句），我们可以了解 MySQL 在执行查询时是否使用了索引，以及如何优化查询以提高性能。总之，不等于操作符通常不会使用索引，但通过一些技巧和策略，我们可以尽量避免全表扫描，提高查询效率。希望这些建议能帮助你在实际项目中更好地处理不等于查询。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
MySQL中触发器详解触发器在自动化任务中的应用场景

触发器是mysql中与表关联的数据库对象，能在特定操作（如insert、update、delete）发生时自动执行预定义sql逻辑。其核心用途包括：1. 维护数据一致性，如订单插入后自动减少库存；2. 记录审计日志，如保存员工薪资变更记录；3. 数据验证，如阻止负工资插入。创建语法为create trigger并绑定事件类型及表，每个表最多支持6种触发器。使用时需注意避免滥用、性能影响、调试困难及循环触发问题。合理使用可提升系统自动化与数据可靠性。触发器在MySQL中是一个非常实用但容易被忽视的功能，它能在特定的数据库操作（如INSERT、UPDATE或DELETE）发生时自动执行一段预定义的SQL逻辑。这种“自动执行”的特性让它特别适合用于自动化任务，比如数据校验、日志记录、状态更新等。什么是触发器触发器是与表相关联的数据库对象，它会在某个事件（BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE）发生时自动触发执行。它的核心作用是在不修改业务代码的前提下，实现数据层面的自动化处理。举个简单的例子：当你在订单表里插入一条新订单时，想让库存表里的商品数量自动减少，就可以通过一个AFTER INSERT触发器来完成这个操作。触发器的语法大致如下：CREATE TRIGGER 触发器名称 BEFORE/AFTER 事件类型 ON 表名 FOR EACH ROW BEGIN -- SQL语句 END;需要注意的是，触发器不能直接调用，只能通过对应的表操作来触发，并且每个表最多可以有6种不同类型的触发器（BEFORE INSERT、AFTER INSERT 等）。触发器在自动化任务中的常见应用场景 1. 数据一致性维护这是触发器最常用的一个场景。例如，当一张主表的数据发生变化时，你希望相关的从表也能同步更新某些字段。比如，有一个用户表和一个用户统计表，每当用户信息更新后，你可以设置一个AFTER UPDATE触发器，把更新时间同步到统计表中：CREATE TRIGGER update_user_stat AFTER UPDATE ON users FOR EACH ROW BEGIN UPDATE user_stats SET last_updated = NOW() WHERE user_id = NEW.id; END;这种方式避免了在应用层重复写更新逻辑，也减少了出错的可能性。 2. 审计日志记录如果你需要记录某些关键表的操作历史，比如谁在什么时候做了什么更改，触发器可以帮你自动完成这些记录。比如，在员工表上建立一个AFTER UPDATE触发器，把旧值和新值都记录到日志表中：CREATE TRIGGER log_employee_update AFTER UPDATE ON employees FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO employee_logs (employee_id, old_salary, new_salary, change_time) VALUES (OLD.id, OLD.salary, NEW.salary, NOW()); END;这样就能轻松实现对敏感操作的追踪，而不需要每次都在代码中手动记录。 3. 数据验证与限制有时候你想在数据插入或更新前做一些检查，比如确保某字段的值符合一定规则。比如，防止工资低于0：CREATE TRIGGER validate_salary BEFORE INSERT ON employees FOR EACH ROW BEGIN IF NEW.salary < 0 THEN SIGNAL SQLSTATE 45000 SET MESSAGE_TEXT = Salary cannot be negative; END IF; END;这种方式可以在数据库层面上提供额外的安全保障，避免非法数据进入系统。使用触发器时的一些注意事项不要过度使用：虽然触发器能简化逻辑，但如果滥用，会导致业务流程变得难以理解和维护。性能问题：触发器是在事务中执行的，如果里面包含大量复杂逻辑，可能会影响整体性能。调试困难：触发器不像存储过程那样可以直接调用，调试起来比较麻烦。避免循环触发：比如触发器A修改了表X，又触发了另一个触发器B，如果B又反过来修改了X，就可能导致无限循环。总的来说，MySQL中的触发器是一种强大的工具，尤其适用于那些需要自动响应数据变化的场景。只要合理使用，就能大大提升系统的自动化程度和数据的一致性。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
sql如何查询表中数据 sql表数据查询技巧

在sql中提高查询效率的技巧包括：1. 使用select指定列名减少数据传输；2. 用where子句过滤数据；3. 用order by排序结果；4. 用limit和offset实现分页；5. 使用join结合多表数据；6. 用子查询处理复杂逻辑；7. 用group by和聚合函数统计数据；8. 创建索引优化查询性能；9. 使用参数化查询防止sql注入。掌握这些技巧可以显著提高sql查询效率。在SQL中查询表中的数据是一项基本但非常重要的技能，尤其是在处理大规模数据时，掌握一些查询技巧可以大幅提高你的工作效率。今天，我想和你分享一些我积累的SQL查询经验和技巧，希望能帮助你更高效地操作数据库。 SQL查询的基本语法是SELECT语句，这应该是大家都熟悉的。然而，仅仅知道基本语法是不够的，如何高效地使用它才是关键。让我们从一些基本的查询开始，然后逐步深入到更复杂的查询技巧。首先，我们来看一个简单的查询示例：SELECT * FROM customers;这个查询会返回customers表中的所有数据。在实际工作中，我们通常不会需要所有列的数据，而是只需要其中的一部分。因此，一个更常见的查询可能是这样的：SELECT name, email FROM customers;这只会返回customers表中的name和email列。通过指定列名，我们可以减少数据传输量，提高查询性能。在进行查询时，经常需要根据某些条件过滤数据。这时我们可以使用WHERE子句：SELECT name, email FROM customers WHERE country = USA;这个查询会返回所有来自美国的客户的姓名和邮箱。使用WHERE子句可以让我们精确地获取所需的数据，避免不必要的数据处理。有时候，我们需要对查询结果进行排序，这时可以使用ORDER BY子句：SELECT name, email FROM customers WHERE country = USA ORDER BY name ASC;这个查询会按姓名升序返回美国客户的数据。排序可以帮助我们更容易地浏览和分析数据。在处理大量数据时，分页查询是一个非常有用的技巧。使用LIMIT和OFFSET可以实现分页：SELECT name, email FROM customers LIMIT 10 OFFSET 0;这个查询会返回customers表的前10条记录。通过调整OFFSET，我们可以获取不同的页面数据。除了这些基本的查询技巧，还有一些更高级的技巧可以帮助我们处理复杂的查询需求。比如，使用JOIN可以将多个表的数据结合起来：SELECT customers.name, orders.order_date FROM customers JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;这个查询会将customers表和orders表结合起来，返回每个客户的姓名和订单日期。JOIN是SQL中非常强大的功能，可以帮助我们处理多表查询。在进行复杂查询时，子查询也是一个常用的技巧。子查询可以让我们在一个查询中嵌套另一个查询：SELECT name FROM customers WHERE id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE order_date > 2023-01-01);这个查询会返回在2023年1月1日之后有订单的客户姓名。子查询可以帮助我们处理一些复杂的逻辑条件。在实际工作中，我们经常需要对数据进行聚合操作，比如计算总数、平均值等。这时可以使用GROUP BY和聚合函数：SELECT country, COUNT(*) AS customer_count FROM customers GROUP BY country;这个查询会按国家统计客户数量。GROUP BY和聚合函数可以帮助我们从数据中提取有用的统计信息。在进行这些复杂查询时，性能优化是一个非常重要的方面。索引是提高查询性能的关键工具。通过在经常使用的列上创建索引，可以显著提高查询速度：CREATE INDEX idx_country ON customers(country);这个语句会在customers表的country列上创建一个索引。有了这个索引，之前的按国家统计客户数量的查询会变得更快。然而，索引并不是万能的。过多的索引会增加数据插入和更新的开销，因此需要在查询性能和数据维护之间找到平衡。在使用SQL进行查询时，还有一些常见的错误和调试技巧需要注意。比如，SQL注入是数据库安全的一个重要问题。通过使用参数化查询，可以有效防止SQL注入：PREPARE stmt FROM SELECT name, email FROM customers WHERE country = ; EXECUTE stmt USING USA;这个查询使用了参数化查询，避免了直接将用户输入拼接到SQL语句中，从而防止了SQL注入攻击。总的来说，SQL查询是一门艺术，需要我们在实践中不断摸索和优化。另外我们在日常开发中通常会用到各种API接口，比如查询用户IP归属地，手机号归属地，天气预报，万年历等，这时我们可以直接去接口盒子https://www.apihz.cn 查找需要的API即可。接口盒子有数百个免费API，而且采用集群化服务器部署，比一般的API服务商更加稳定。
全球域名WHOIS信息查询免费API接口教程

接口简介：支持查询全球各类域名whois信息，支持超过1000+域名后缀查询，顶级与国别域名等。返回原始whois信息内容。请求地址： https://cn.apihz.cn/api/wangzhan/whoisall.php 请求方式： POST或GET。请求参数：【名称】【参数】【必填】【说明】【用户ID】【id】【是】【用户中心的数字ID，例：id=10000000】【用户KEY】【key】【是】【用户中心通讯秘钥，例：key=15he5h15ty854j5sr152hs2】【域名】【domain】【是】【要查询的域名，尽量使用主域名，不带http。例：domain=erguanmingmin.com】【查询方式】【type】【否】【1=优先使用查询缓存，2=直接查询注册局官方，默认1。例：type=1】返回参数：【名称】【参数】【说明】【状态码】【code】【200成功，400错误】【信息提示】【msg】【提示信息。】【whois信息】【data】【由于官方各种域名whois信息格式不相同，请自行提取需要内容。首次查询换行字符为杠r杠n，请自行替换回车。】 GET请求示例： https://cn.apihz.cn/api/wangzhan/whoisall.php?id=88888888&key=88888888&domain=erguanmingmin.com&type=1 注意：示例里的ID与KEY为公共ID与KEY，共享每分钟调用频次限制，接口本身免费，请使用自己的ID与KEY，独享每分钟调用频次。每日调用无上限。 POST请求示例：请根据开发语言自行POST。返回数据示例：示例：{"code":400,"msg":"通讯秘钥错误。"} 示例： { "code": 200, "whois": "Domain Name: apihz.cn ROID: 20240319s10001s56425741-cn Domain Status: clientTransferProhibited Registrant: 绵阳耳关明皿网络科技有限公司 Registrant Contact Email: erguanmingmin@qq.com Sponsoring Registrar: 腾讯云计算（北京）有限责任公司 Name Server: ns3.dnsv2.com Name Server: ns4.dnsv2.com Registration Time: 2024-03-19 01:34:31 Expiration Time: 2027-03-19 01:34:31 DNSSEC: signedDelegation " } 参考资料(版权)： https://www.apihz.cn/api/wangzhanwhoisall.html